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数据量不大页面分页效率高，第一次加载可能有点慢
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数据量大的话数据库分页效率稍高，每次分批取数据
不用一次把全部数据取到，试想如果几百万条数据用
页面分页把数据一次全取到，那估计你浏览器也挂了
没有最好的，看不同的需要，各种数据库都有其使用的环境的
比较常用的关系型数据库就是oracle
sybase
iq属于列阵式数据库
还有一些nosql(not
only
sql)数据库
而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：
1、High performance - 对数据库高并发读写的需求
web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。
2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求
对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。
3、High Scalability High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求
在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？
在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：
1、数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。
2、数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性。
3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。
因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。
NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。
当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。
如果是10000条的话，数据库分页会快很多，写成存储过程就更快了，不管里查询多少次，存储过程只要调用一次后，以后调用都会很快
查一次数据库得到N行数据快一点，还是从静态DataTable中得到一次数据快一点 --- 必然是后者快，因为直接操作内存
分页代码的意义何在 --- 哪里秀？我没看到，而且别人秀你管他作甚
仅仅是为了避免大数据库加载查询吗 --- 主要是为了加快查询速度和减少内存占用，想一想百度搜索如果把上亿数据放一页会怎样
何必去一页一页查询，有这个必要吗 --- 你说百度怎么办吧
真的有人会一页一页浏览吗 --- 即便不会，你也不必像3那样真加载百万条到内存吧
那SQL存储过程分页就有存在意义了 --- 能用当然好，但不是所有数据库都有存储过程，而且人家说分页也不一定就是数据库作数据存储
为什么不一次性加载好，一页一页地显示呢 --- 就像你说的，既然我们浏览百度基本只看前几页，那你把100万页加载到内存，浪费了网络带宽和服务器务器资源，等着老板炒鱿鱼吧
关于sql
server
sql语句查询分页数据的解决方案:
要求选取
tbllendlist
中
第3000页的记录，每一页100条记录。-------------------------
----------
方法1：
----------
select
top
100
*
from
tbllendlist
where
fldserialno
not
in
(
select
top
300100
fldserialno
from
tbllendlist
order
by
fldserialno
)
order
by
fldserialno
----------
方法2：
----------
select
top
100
*
from
tbllendlist
where
(fldserialno
(select
max(fldserialno)
from
(select
top
300100
fldserialno
from
tbllendlist
order
by
fldserialno)
as
t))
order
by
fldserialno
方法1执行速度比较快！
不过，这种做法还是很麻烦，强烈期待微软发明新的可分页的sql语句来！！！！
sql
server
---------------------------------------------------------------------------------
从数据库表中的第m条记录开始取n条记录，利用top关键字：注意如果select语句中既有top，又有order
by，则是从排序好的结果集中选择：
select
*
from
(
select
top
n
*
from
(select
top
(m
+
n
-
1)
*
from
表名称
order
by
主键
desc)
t1
)
t2
order
by
主键
asc
例如从表sys_option（主键为sys_id)中从10条记录还是检索20条记录，语句如下：
select
*
from
(
select
top
20
*
from
(select
top
29
*
from
sys_option
order
by
sys_id
desc)
t1)
t2
order
by
sys_id
asc
oralce数据库--------------------------------------------------------------------------------
从数据库表中第m条记录开始检索n条记录
select
*
from
(select
rownum
r,t1.*
from
表名称
t1
where
rownum
m
+
n)
t2
where
t2.r
=
m
例如从表sys_option（主键为sys_id)中从10条记录还是检索20条记录，语句如下：
select
*
from
(select
rownum
r,t1.*
from
sys_option
where
rownum
30
)
t2
where
t2.r
=
10
如果你对oracle数据库分页不是很熟悉的话，本页后面有专门对oracle分页技术的讲解。
my
sql数据库---------------------------------------------------------------------------------------------
my
sql数据库最简单，是利用mysql的limit函数,limit
[offset,]
rows从数据库表中m条记录开始检索n条记录的语句为：
select
*
from
表名称
limit
m,n
例如从表sys_option（主键为sys_id)中从10条记录还是检索20条记录，语句如下：
select
*
from
sys_option
limit
10,20
tag:
racle
racle
server
server
server
sql
sql